1. Comprender los Fundamentos: Adquirir conocimientos sólidos sobre los conceptos básicos de la inteligencia artificial y sus subcampos. 2. Aprender Técnicas de Aprendizaje Automático: Dominar algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para construir modelos predictivos y descriptivos. 3. Explorar la Visión por Computadora: Familiarizarse con el procesamiento y análisis de imágenes y videos utilizando algoritmos de visión por computadora. 4. Profundizar en el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Entender cómo las máquinas pueden entender y generar lenguaje humano de manera efectiva. 5. Aplicar el Aprendizaje Profundo: Conocer las redes neuronales profundas y su aplicación en problemas complejos de IA. 6. Trabajar con Grandes Conjuntos de Datos: Aprender a manejar y analizar grandes volúmenes de datos para obtener información valiosa. 7. Desarrollar Habilidades de Programación: Adquirir experiencia en lenguajes como Python y herramientas utilizadas en IA, como TensorFlow y PyTorch. 8. Comprender la Ética en la IA: Considerar los aspectos éticos y sociales al desarrollar y aplicar soluciones de IA. 9. Resolver Problemas Prácticos: Aplicar el conocimiento adquirido para abordar desafíos reales en diferentes industrias. 10. Colaborar y Comunicar Resultados: Trabajar en equipos multidisciplinarios y comunicar de manera efectiva los resultados y hallazgos.